AI時代,為什麼「不要」先幫孩子設定未來職業?這三件事才是最需要學的事!
AI時代,為什麼「不要」先幫孩子設定未來職業?這三件事才是最需要學的事!

在我最近所有國內外的演講之後,不分國籍的聽眾同樣一個疑惑不斷出現:「AI 已經發展成這樣了,我們到底要教小孩什麼?」或是反過來問「小孩子要學什麼?」。

我不是教育專家,但是我拆解 AI 發展的現況,一些心得可以分享。

首先,「不要」去想像小孩子未來會從事什麼職業,然後用這個方式去回推要教小孩什麼事情。因為我們不知道未來會有什麼職業被消滅或是創造出來,而且你並不知道小孩子的興趣是什麼。

無論有沒有 AI,「幫孩子規劃他們要走的路」這種想法早已不適用,前面的路早就已經看不清楚,世界早已經是一個高度無法預測的環境。

你只能幫下一代準備好「 選擇的機會 」。

所以答案其實很簡單,早期的時候把孩子的基本功全部打好:語文、歷史、藝術、數學、科學、程式⋯⋯這些我們以前就在學的東西。你會問,這些東西不是 AI 都做得比我們好嗎?還有學的必要嗎?

沒有錯,但如果你是抱持全然的悲觀主義,並且以此為停止學習的藉口,那麼可以直接放棄,目標是當 AI 的人肉電池就好了(但人體的發電效率其實很差,要當電池也不夠格),所以這不在我們討論的範圍。

下一代要面對的是,那些我們過去視為專業的科目,大部分都變成了現在必須了解的「通識課程」,因為人類的知識在每個領域都累積了許多年,所以世界經濟論壇早在 10 年前,就已經把一堆東西設定為「通識」,包括:識字、數字概念、科學常識、IT 技能、財務觀念、邏輯思考、文化理解、及公民素養等等。

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圖/ Gemini生成

孩子們越來越辛苦,因為我們以前列為「通識」的知識並沒有這麼多。

但即使如此,這還是回到了我們引導小朋友最基本的方式: 先廣泛接觸、後面再引導孩子找自己的興趣。讓他自己選擇

當你幫孩子把這些基本功準備好,他就有選擇的權利,具備了基本的工具去嘗試自己的興趣。否則沒有基本功,他連嘗試和探索的機會都沒有。

嘗試和探索的過程,不只是找到興趣,也會找到意義和創新。

我認為,這就是面對下一代教育我們最應該抱持的作法,我們給下一代一把瑞士刀,至於他們要用在哪裡,我們不去預測。既然已經給了他們瑞士刀,就是給了他們選擇可以做任何事情的權利。

按照這個核心理念往後推演,後續還有很多可以做的事情,不過最後我只提一件事情。

如果有一件重要的事

硬技能之外,我自己總結了搭配瑞士刀,三件最需要學的事情,按照順序: 自信 → 自我管理 → 自學

華人社會喜歡摧毀別人的自信,這一點我就不多說了。但自信是探索和嘗試最重要的基礎,沒有自信,自然不敢嘗試新事務,即使手上有了瑞士刀,也不敢用。

接下來是自我管理,有了嘗試的勇氣和不怕犯錯的自信,選擇的路變成無限寬廣,但不能無止盡發散嘗試下去,最終必須靠著自己做出選擇和紀律,有系統地篩選自己真正有興趣、想要從事的事物。這需要自我管理的能力。

最後是自學,有了瑞士刀、自信、和自我管理的能力,自學就水到渠成了:不斷隨著外界更新自己的知識,終身學習。學習怎麼學習因此也變成了最近的顯學之一,這之後有機會再談。

我們「教」,不是為了幫下一代選擇,而是給下一代選擇的權利。孩子「學」,也是在為自己累積未來選擇的權利。孩子無法體會太遙遠的事情,但我們走過一遍的人,要不斷提醒他們這一件事情,有一天回頭看時,他們會懂。

我認為這就盡到了我們這一代的責任。其他事情,已經不在我們的掌握範圍之內。

外面的世界很複雜,但學習的本質從來都沒有變複雜。

本文授權轉載自程世嘉Facebook

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關鍵字: #AI
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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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